還沒讀tfidfsimilarity的**，讀了一下lucene的文件，沒有特複雜，感覺還是非常嚴謹的。
對於查詢q和文件d,如果查詢為純token查詢，套用向量空間模型(vsm),相似度度量使用余弦，另外再加乙個coord(q,d)即d中滿足q中must和should查詢條件個數的度量(預計通常是m / n了）。cos直接用向量點積除以兩個向量的模(euclidean norm)。
cos = v(q) * v(d) / (|v(q)| * |v(d)|)
sim = coord(q,d) * cos
當中:v(q) = (idf(t),...)
v(d) = (tf,...)
當中tf並不是簡單的term freq，而是其平方根，這非常可能是為了讓其模剛好是doclen。
idf = 1 + log(numdocs / (1 + docfreq),因此這個公式裡面,tf的數值被弱化了。
在文件的lucene practical scoring formula,當中對於|v(q)|的計算被歸到querynorm上(querynorm = 1 / |v(q)|) ，對於|v(d)|的計算被歸到norm(t, d)中(norm(t,d) = 1 / |v(d)|)。
querynorm中有個query bootst值，偶認為對於純tf idf計算(無論query多長總是能夠展開成一級)沒什麼意義，並且對最後總分沒影響，僅僅是能夠對不同query的結果進行比較。
querynorm中另乙個t.getboost(),這個事實上非常重要，能夠是乙個主要調參的地方,由於term boost能夠包括field boost的資訊，所以能夠在search時進行設定，有了term boost,v(q)變為:
v(q) = (idf(t) * t.getboost(),...)
|v(d)|的計算歸結到norm(t,d)中,當中引入field.getboost另整個公式不嚴謹，由於點積中沒有乘以這個數字,模也不是正常計算的了，再加上t.getboost()就能夠包括field boost資訊，還有每乙個field儲存的norm值僅僅用乙個位元組表示，精度非常差，我認為這個norm值不有用，倒不如直接用lengthnorm（我倒是非常好奇沒有norm值,lucene怎麼處理的)。
參考文獻:
Lucene TFIDF打分公式
還沒讀tfidfsimilarity的 讀了一下lucene的文件，沒有特複雜，感覺還是很嚴謹的。對於查詢q和文件d,假設查詢為純token查詢，套用向量空間模型 vsm 相似度度量使用余弦，另外再加乙個coord q,d 即d中滿足q中must和should查詢條件個數的度量 估計一般是m n了 ...
Lucene打分公式的數學推導
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lucene打分機制
lucene採用的是基於vsm 向量空間模型 的相似度演算法，查詢向量 query vector 與搜尋出來的文件向量 document vector 形成n個夾角，計算q 和d 之間的夾角，最小的 就是相 似 度最高的。看下lucene的打分公式 tf 乙個term在乙個文件中出現的次數 idf ...